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数据治理定义（DAMA）
数据治理（Data Governance）是一种管理数据资产的策略和过程，旨在确保数据质量、合规性、安全性以及有效利用，DAMA国际（Data Management Association）将数据治理定义为：“数据治理是一个组织通过制定、执行和监督策略、程序和标准，以确保数据资产的优化管理和使用。”
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数据治理的目标
1、提高数据质量：数据质量是数据治理的核心目标之一，高质量的数据有助于提高决策效率、降低风险、降低成本，通过数据治理，可以规范数据采集、存储、处理、传输和使用过程，确保数据准确、完整、一致、可靠。
2、确保数据合规性：随着数据隐私、数据安全法规的日益严格，数据治理的目标之一是确保组织在数据使用过程中遵守相关法律法规，这包括数据收集、存储、处理、传输和销毁等环节。
3、提升数据安全性：数据安全是数据治理的重要目标，通过数据治理，可以制定和执行数据安全策略，保护数据免受泄露、篡改、破坏等威胁。
4、优化数据资产管理：数据治理旨在优化数据资产的管理，提高数据资产的价值，这包括数据分类、元数据管理、数据生命周期管理等。
5、促进数据共享与协作：数据治理有助于打破数据孤岛，促进数据在不同部门、不同团队之间的共享与协作，提高组织整体竞争力。
6、提高决策效率：高质量、合规、安全的数据有助于提高决策效率，数据治理通过确保数据质量、合规性和安全性，为决策者提供可靠的数据支持。
数据治理的意义
1、降低风险：数据治理有助于识别、评估和降低数据相关的风险，包括数据泄露、数据质量不佳、数据不符合法规要求等。
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2、提高组织竞争力：数据治理有助于提高组织的数据资产价值，从而提升组织竞争力。
3、优化业务流程：数据治理有助于优化业务流程，提高工作效率。
4、促进创新：数据治理有助于释放数据潜力，为创新提供支持。
5、提升客户满意度：高质量、合规、安全的数据有助于提高客户满意度。
数据治理实施策略
1、建立数据治理组织架构：明确数据治理的组织架构，包括数据治理委员会、数据治理团队等。
2、制定数据治理策略：根据组织实际情况，制定数据治理策略，包括数据质量、数据安全、数据生命周期等。
3、建立数据治理流程：规范数据采集、存储、处理、传输和使用等环节，确保数据治理流程的合规性。
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4、制定数据治理标准：制定数据治理标准，包括数据分类、元数据管理、数据质量评估等。
5、培训与宣传：加强数据治理培训，提高员工数据治理意识；开展数据治理宣传活动，营造良好的数据治理氛围。
6、监督与评估：对数据治理工作进行监督与评估，确保数据治理目标的实现。
数据治理是一个复杂而系统的过程，需要组织从多个方面入手，实现数据资产的优化管理和使用，通过数据治理，组织可以提高数据质量、确保数据合规性、提升数据安全性，从而实现组织战略目标。
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